Altium Designerのプロジェクト

この記事では、Ari MahpourがGenerative AIを活用して、ラボ機器を制御する完全なWebサービスを作成する方法を紹介します

Raspberry Piを使用してカスタムAndroidハンドヘルドを構築する方法を探求しましょう。このDIYプロジェクトの課題、利点、および重要なステップを学びます。

Kria KV260 Vision AI スターターキットの始め方では、AMD Xilinxから提供されているKria KV260 Vision AI スターターキットを開封し、遊んでみました。このボードは、Ubuntuの完全なディストリビューションを実行できるほど強力なFPGAとARMプロセッサを提供します。この記事では、Raspberry Piカメラを使用してSmartCamアプリケーションを構築し、実行します。このアプリケーションは、リアルタイムで顔を検出し、コンピューターモニターにその様子を表示することができます。 このチュートリアルを書いた理由 このチュートリアルは、AMD Xilinxの方々がまとめた 元のチュートリアルに続くものです。このチュートリアルの多くが、彼らのものと非常に似ている（同じである）ことに気づくでしょう。このチュートリアルを初めて見たとき、圧倒される感じがしました。私はFPGA設計にかなり詳しい背景を持っていますが、彼らのチュートリアルを一つ一つ丁寧に進めることは時には難しく、少し気が重くなることがあります。もう少し直感的で、簡単にフォローできるものを探していました。他の人が書き直したチュートリアルをじっくりと読んだ後、私が見つけたものにはあまり満足できませんでした。それゆえ、自分自身で書くことにしました。 もし詳細な情報を求めているなら、元のチュートリアルを確認することを強くお勧めします。いくつかのステップは非常に明確ではありませんが、このチュートリアルではそれらを乗り越える（あるいは回避する）試みをしています。最も重要なことは、この記事を書いている時点で、サンプルのSmartCamアプリケーションは最新のファームウェアでは動作しないようでした。 フォークしたリポジトリでは、デモをスムーズに起動できるように自動化スクリプト（さらには必要な最終フラッシュファイルまで）を作成しました。このチュートリアルを手に入れたことで、できるだけ早くハードウェアターゲットでのAIに飛び込み、デモを成功させた後に私が感じた「わお」の瞬間を体験できることを願っています。 ハードウェアの前提条件 もちろん、AMD Xilinxの

Rockchip RK3588プロセッサを搭載したOrange Pi 5は、Raspberry Pi 5の主要な競合として急速に人気を集めています。クアッドコアARM Cortex-A76、クアッドコアARM Cortex-A55、Arm Mali-G610 MP4 GPU、そしてNPUを搭載したこのボードは、まさに働き者です。どこから手をつけていいか分からないこともありますが、このガイドでは、Orange Pi 5を起動して動かすための基本的なステップをご紹介します。Orange Pi 5でカスタムイメージ「ubuntu-rockchip」をダウンロード、インストール、実行する方法をカバーし、プロジェクトのスムーズなパフォーマンスを保証します。 ハードウェア概要 2.5 GbE Ethernet ポート、8K解像度の複数のHDMIポート、PCIe